Ein adaptives Verfahren zur Unterstützung der verbrauchsgesteuerten Disposition

  • Die Rahmenbedingungen für die Materialwirtschaft in Produktions- und Handelsunternehmen haben sich in den letzten Jahren deutlich verändert. Einerseits muß durch die wachsenden Artikelstämme eine immer größer werdende Anzahl von Artikeln disponiert werden, andererseits zwingen kurze Lieferzeiten zur Bestandsplanung auf der Grundlage von Absatzprognosen. Nicht selten stehen die verantwortlichen Disponenten damit vor der Aufgabe, täglich oder wöchentlich Vorhersagen für tausende Artikel zu erstellen und darauf aufbauend anforderungsgerechte Bestellmengen und -zeitpunkte zu berechnen. Für diese auch als verbrauchsgesteuert bezeichnete Form der Disposition wird in dem vorliegenden Band ein Konzept zur automatisierten Absatzprognose und Bestellrechnung entwickelt und in Form eines Softwareprototypen implementiert. Durch Einsatz des Verfahrens wird der Disponent in die Lage versetzt, Artikel nach spezifischen Verbrauchseigenschaften zu klassifizieren, geeignete Prognoseverfahren auszuwählen, die Parametersätze der Verfahren zu optimieren und unter Berücksichtigung der generierten Prognoseergebnisse anforderungsgerechte Bestellmengen und -zeitpunkte zu bestimmen. Durch den Einsatz innovativer Algorithmen bietet das Verfahren einen hohen Automatisierungsgrad. Einerseits kann damit eine erhebliche Zeitersparnis in der Disposition realisiert werden, andererseits ist eine Minimierung der Prognosefehler und damit auch der Bestände bei gleichzeitiger Verbesserung der Lieferbereitschaft möglich. Zielgruppe des Konzeptes bzw. Verfahrens sind alle Unternehmen, die über ein vergleichsweise umfangreiches Teilespektrum verfügen und einen Großteil ihrer Artikel verbrauchsgesteuert disponieren. Durch Einsatz des Verfahrens können diese bisher ungenutzten Rationalisierungspotentiale in der Disposition erschlossen werden.

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Metadaten
Author:Martin Rüttgers
ISBN:3-8265-6154-6
Series (Serial Number):Schriftenreihe Rationalisierung und Humanisierung (21)
Publisher:Shaker
Place of publication:Aachen
Editor:Walter Eversheim
Referee:Walter EversheimGND, B. Brankamp
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Date of Publication (online):2022/11/30
Date of first Publication:1999/06/01
Date of final exam:1999/05/06
Release Date:2022/12/23
Tag:Absatzmanagement; Bedarfserkennung; Bedarfsmanagement; Bedarfssteuerung; Beständeoptimierung
Page Number:149
FIR-Number:SV3312
Institute / Department:FIR e. V. an der RWTH Aachen
Dewey Decimal Classification:6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 62 Ingenieurwissenschaften